一种智能车辆车道居中保持方法与流程

本发明涉及自动驾驶技术领域，更具体的说是涉及一种智能车辆车道居中保持方法。

背景技术：

智能车辆是指在普通车辆的基础上增加了先进的传感器(雷达、摄像)、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。近年来，智能车辆己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。

对智能车辆的研究离不开自动驾驶技术，智能车辆结合自动驾驶技术不仅能够帮助提高人们的出行便利性和出行体验，还能极大的提升人们出行的效率。

人们在驾驶车辆时，为了防止和相邻车道的车辆碰撞，通常将车辆开在当前车道的中间。智能车辆在自动驾驶过程中，为了提高自动驾驶的安全性，也应当使得智能车辆靠近车道的中间行驶，即使得智能车辆保持车道居中行驶。如何在自动驾驶过程中，使智能车辆保持车道居中行驶，是自动驾驶领域需要解决的关键问题。

技术实现要素：

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种智能车辆车道居中保持方法，该方法能够使得智能车辆在自动驾驶过程中，保持车道居中行驶，以提高自动驾驶的安全性。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种智能车辆车道居中保持方法，包括以下步骤；

居中功能启动判断步骤：智能车辆接收车道居中功能启动命令时，获取车道线信息，所述车道线信息包括智能车辆是否获取到当前车道两侧的车道线，若没有获取到当前车道两侧的任一车道线，则退出车道居中功能，若获取到当前车道两侧的任一车道线，则进入到车道中心线确定步骤；

车道中心线确定步骤：根据获取的所述车道线信息，确定当前车道的车道中心线拟合系数，所述车道中心线拟合系数表征当前车道的车道中心线上各点的位置数据；

前馈方向盘转角确定步骤：获取智能车辆的数据信息，所述数据信息包括智能车辆的纵向速度，根据所述车道中心线拟合系数计算车道中心线的曲率半径，根据所述车道中心线曲率半径和所述数据信息通过预设的前馈方向盘转角算法计算得到前馈方向盘转角；

反馈方向盘转角驱动步骤：根据所述车道中心线拟合系数计算车道中心线各点的横向偏移量和相对航向角，所述横向偏移量表征智能车辆的航向方向距离车辆预设距离处与车道中心线上对应点的距离，所述相对航向角表征智能车辆的航向方向与车道中心线的角度偏差，根据所述横向偏移量和所述相对航向角通过预设的反馈方向盘转角算法计算得到反馈方向盘转角；

理论方向盘转角确定步骤：根据所述前馈方向盘转角、所述反馈方向盘转角计算得到理论方向盘转角，并进入车道居中操作步骤；

车道居中操作步骤：智能车辆根据所述理论方向盘转角控制智能车辆上的方向盘转动以使车辆保持车道居中行驶。

作为本发明的进一步改进，所述车道中心线确定步骤包括有车道宽计算子步骤、追踪的车道线确定子步骤以及车道中心线获取子步骤；

所述车道宽计算子步骤：初始化一个车道宽预设值，根据所述车道线信息以及车道宽预设值确定车道宽；

所述追踪的车道线确定子步骤：根据所述车道线信息和所述车道宽，确定追踪的车道线，所述追踪的车道线为左侧车道线、右侧车道线、由左侧车道线和所述车道宽计算得到的车道线以及由右侧车道线和所述车道宽计算得到的车道线中的一种；

所述车道中心线获取子步骤，根据追踪的车道线和所述车道宽或者根据左侧车道线和右侧车道线计算车道中心线拟合系数。

作为本发明的进一步改进，所述车道宽计算子步骤具体为：初始化一个车道宽预设值，根据所述车道线信息，判断是否同时获取到当前车道的左侧车道线和右侧车道线，若没有同时获取到当前车道的左侧车道线和右侧车道线，则将车道宽预设值确定为车道宽；反之，则计算智能车辆的横向几何中心与左侧车道线和右侧车道线的距离值之和，将所述距离值之和通过高斯滤波算法滤波后得到车道宽。

作为本发明的进一步改进，所述追踪的车道线确定子步骤具体为：根据所述车道线信息，判断是否获得车道线，若没有获取到车道线，则无法确定追踪的车道线；若只获取到右侧车道线，则将右侧车道线向左径向移动车道宽距离得到追踪的车道线；若获取到左侧车道线，则将左侧车道线确定为追踪的车道线。

作为本发明的进一步改进，所述车道中心线获取子步骤具体为：根据所述车道线信息，判断是否同时获取到当前车道的左侧车道线和右侧车道线，若没有同时获取到当前车道的左侧车道线和右侧车道线，则将所述追踪的车道线向右径向移动半个车道宽距离得到车道中心线离散点；反之，则根据当前车道的左侧车道线和右侧车道线求均值得到车道中心线离散点，将所述车道中心线离散点进行三次多项式拟合得到所述车道中心线拟合系数。

作为本发明的进一步改进，所述数据信息还包括智能车辆相关参数，所述前馈方向盘转角确定步骤具体为：获取智能车辆的数据信息，根据智能车辆的纵向速度确定预瞄点，根据所述车道中心线拟合系数计算预瞄点的曲率半径，根据所述数据信息和预瞄点的曲率半径通过所述前馈方向盘转角算法计算得到前馈方向盘转角。

作为本发明的进一步改进，所述智能车辆相关参数包括前车轮轴与后车轮轴的距离、后轴到智能车辆重心距离、车辆总质量、前轮侧偏系数以及后轮侧偏系数，所述前馈方向盘转角算法配置为：

其中：

fsteer--前馈方向盘转角；

wb--前车轮轴与后车轮轴的距离；

lf--后轴到智能车辆重心距离；

cf--前轮侧偏系数；

m--车辆总质量；

v--智能车辆的纵向速度；

cr--后轮侧偏系数；

αf--前馈转角；

r--曲率半径。

作为本发明的进一步改进，所述反馈方向盘转角确定步骤包括相对航向角确定子步骤和反馈方向盘转角计算子步骤；

所述相对航向角确定子步骤：根据所述车道中心线拟合系数，智能车辆沿航向方向预瞄一段距离x0计算横向偏移量为d0，预瞄一段距离x1计算横向偏移量为d1，预瞄一段距离x2计算横向偏移量为d2，根据预瞄距离x1和x2以及横向偏移量d1和d2通过预设的相对航向角算法计算得到航向角，对航向角进行均值滤波得到所述相对航向角，并进入反馈方向盘转角计算子步骤；

所述反馈方向盘转角计算子步骤：根据所述相对航向角和所述横向偏移量d0通过所述反馈方向盘转角算法计算得到所述反馈方向盘转角。

作为本发明的进一步改进，所述相对航向角算法配置为：

其中：

ε--相对航向角。

所述反馈方向盘转角算法配置为：

csteer＝c1d0+c2ε

其中：

csteer--反馈方向盘转角；

c1--距离权重值，所述距离权重值根据所述智能车辆的纵向速度确定；

c2--角度权重值，所述角度权重值根据所述相对航向角确定。

作为本发明的进一步改进，所述理论方向盘转角确定步骤具体为：将所述前馈方向盘转角、所述反馈方向盘转角、转角偏差以及方向盘转角补偿之和作为理论方向盘转角，并进入车道居中操作步骤，所述转角偏差表征理论方向盘转角与实际车辆转角之间的偏差值，所述方向盘转角补偿表征不同车速下转角偏差的变动值，所述转角偏差以及方向盘转角补偿均由智能车辆直接获取车辆状况得到。

本发明的有益效果：通过居中功能启动判断步骤预先判断是否能获取到当前车道的车道线，若无法获取到，则无法启动车道居中功能，若能够获取到，则通过车道中心线确定步骤确定当前车道的车道中心线拟合系数。

人们驾驶车辆在转弯时通常为先预瞄前方一段距离，判断前方道路的弯曲情况后先将方向盘调整一定角度，当车辆驶过该路段时再根据车辆车头方向与道路弯曲方向的角度差对方向盘角度进行调整。本发明中前馈方向盘转角确定步骤为根据车道中心线曲率半径计算前馈方向盘转角，该前馈方向盘转角即相当于人们驾驶车辆时预瞄前方一端距离后对方向盘的调整角度。本发明中反馈方向盘转角驱动步骤为根据横向偏移量和相对航向角计算得到反馈方向盘转角，该反馈方向盘转角即相当于人们驾驶车辆时根据车辆车头方向与道路弯曲方向的角度差对方向盘角度进行调整的调整角度。

本发明通过理论方向盘转角确定步骤计算得到理论方向盘转角，并最终通过车道居中操作步骤使得车辆保持车道居中行驶。因此该方法能够使得智能车辆在自动驾驶过程中，保持车道居中行驶，有效避免当前车道的车辆和相邻车道的车辆碰撞，提高自动驾驶的安全性。

附图说明

图1为本发明的流程示意图；

图2为车道宽计算子步骤的流程结构图；

图3为追踪的车道线确定子步骤的流程示意图；

图4为车道中心线获取子步骤的流程示意图；

图5为前馈方向盘转角确定步骤的流程示意图；

图6为反馈方向盘转角确定步骤的模型示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明进一步详细说明。

本实施例的一种智能车辆车道居中保持方法，包括居中功能启动判断步骤，车道中心线确定步骤，前馈方向盘转角确定步骤，反馈方向盘转角驱动步骤，理论方向盘转角确定步骤以及车道居中操作步骤。

参照图1所示，居中功能启动判断步骤：智能车辆接收车道居中功能启动命令时，获取车道线信息，所述车道线信息包括智能车辆是否获取到当前车道两侧的车道线，若没有获取到当前车道两侧的任一车道线，则退出车道居中功能，若获取到当前车道两侧的任一车道线，则进入到车道中心线确定步骤。

车道中心线确定步骤包括有车道宽计算子步骤、追踪的车道线确定子步骤以及车道中心线获取子步骤。

参照图2所示，所述车道宽计算子步骤：初始化一个车道宽预设值，根据所述车道线信息，判断是否同时获取到当前车道的左侧车道线和右侧车道线，若没有同时获取到当前车道的左侧车道线和右侧车道线，则将车道宽预设值确定为车道宽；反之，则计算智能车辆的横向几何中心与左侧车道线和右侧车道线的距离值之和，将所述距离值之和通过高斯滤波算法滤波后得到车道宽。本实施例中车道宽预设值设置为3.7米。该高斯滤波算法用于对车道宽的突变进行平滑处理，使得车道宽的变化更加平滑。

参照图3所示，所述追踪的车道线确定子步骤：根据所述车道线信息，判断是否获得车道线，若没有获取到车道线，则无法确定追踪的车道线；若只获取到右侧车道线，则将右侧车道线向左径向移动车道宽距离得到追踪的车道线，径向是指与车道线的切线方向相垂直的方向；若获取到左侧车道线，则将左侧车道线确定为追踪的车道线。

参照图4所示，所述车道中心线获取子步骤，根据所述车道线信息，判断是否同时获取到当前车道的左侧车道线和右侧车道线，若没有同时获取到当前车道的左侧车道线和右侧车道线，则将所述追踪的车道线向右径向移动半个车道宽距离得到车道中心线离散点，反之，则根据当前车道的左侧车道线和右侧车道线求均值得到车道中心线离散点，将所述车道中心线离散点进行三次多项式拟合得到所述车道中心线拟合系数，所述车道中心线拟合系数表征当前车道的车道中心线上各点的位置数据。

参照图5所示，前馈方向盘转角确定步骤：获取智能车辆的数据信息，所述数据信息包括智能车辆的纵向速度和智能车辆相关参数，智能车辆相关参数包括前车轮轴与后车轮轴的距离、后轴到智能车辆重心距离、车辆总质量、前轮侧偏系数以及后轮侧偏系数。根据智能车辆的纵向速度确定预瞄点，根据所述车道中心线拟合系数计算预瞄点的曲率半径，根据所述数据信息和预瞄点的曲率半径通过所述前馈方向盘转角算法计算得到前馈方向盘转角。

曲率半径的具体计算过程是对车道中心线拟合系数进行求解一阶导以及二阶导，计算公式为：

其中，r--曲率半径，kappa--曲率。

前馈方向盘转角算法配置为：

其中：

fsteer--前馈方向盘转角；

wb--前车轮轴与后车轮轴的距离；

lf--后轴到智能车辆重心距离；

cf--前轮侧偏系数；

m--车辆总质量；

v--智能车辆的纵向速度；

cr--后轮侧偏系数；

αf--前馈转角，前馈转角的计算公式为根据车辆动力学不足转向原理推导得到。

所述反馈方向盘转角确定步骤包括相对航向角确定子步骤和反馈方向盘转角计算子步骤。

参照图6所示，所述相对航向角确定子步骤：根据所述车道中心线拟合系数，智能车辆沿航向方向预瞄一段距离x0计算横向偏移量为d0，预瞄一段距离x1计算横向偏移量为d1，预瞄一段距离x2计算横向偏移量为d2，根据预瞄距离x1和x2以及横向偏移量d1和d2通过预设的相对航向角算法计算得到航向角，对航向角进行均值滤波得到所述相对航向角，并进入反馈方向盘转角计算子步骤。均值滤波用于对航向角的突变进行平滑处理，使得航向角的变化更加平滑。所述横向偏移量表征智能车辆的航向方向距离车辆预设距离处与车道中心线上对应点的距离。所述相对航向角表征智能车辆的航向方向与车道中心线的角度偏差。

所述反馈方向盘转角计算子步骤：根据所述相对航向角和所述横向偏移量d0通过所述反馈方向盘转角算法计算得到所述反馈方向盘转角。

所述相对航向角根据建立的直角三角形求解，所述相对航向角算法配置为：

其中：

ε--相对航向角。

所述反馈方向盘转角算法配置为：

csteer＝c1d0+c2ε

其中：

csteer--反馈方向盘转角；

c1--距离权重值，所述距离权重值根据所述智能车辆的纵向速度确定；

c2--角度权重值，所述角度权重值根据所述相对航向角确定。

智能车辆上可配置距离权重算法和角度权重算法，当智能车辆的纵向速度不同时，得到不同的距离权重值，当相对航向角不同时，得到不同的角度权重值。

参照图1所示，理论方向盘转角确定步骤：将所述前馈方向盘转角、所述反馈方向盘转角、转角偏差以及方向盘转角补偿之和作为理论方向盘转角，并进入车道居中操作步骤，所述转角偏差表征理论方向盘转角与实际车辆转角之间的偏差值，所述方向盘转角补偿表征不同车速下转角偏差的变动值，所述转角偏差以及方向盘转角补偿均由智能车辆获取车辆状况得到。

车道居中操作步骤：智能车辆根据所述理论方向盘转角控制智能车辆上的方向盘转动以使车辆保持车道居中行驶。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。